[发明专利]一种图像特征点匹配方法有效
申请号: | 201710258205.3 | 申请日: | 2017-04-19 |
公开(公告)号: | CN107085607B | 公开(公告)日: | 2020-06-30 |
发明(设计)人: | 段翰聪;赵子天;谭春强;文慧;闵革勇;陈超;李博洋 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06F16/583 | 分类号: | G06F16/583;G06F16/55;G06F16/51;G06K9/62 |
代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 田甜 |
地址: | 610000 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种图像特征点匹配方法,包括以下步骤,入库图片特征点提取:提取入库图像的特征并构成入库特征向量,对其维度进行降维;向量入库:分割降维后的入库特征向量,并对分割后的每部分先做乘积量化再做向量量化,构成乘积量化器、向量量化器,并建立检索树和哈希表;待匹配图片特征点提取:提取待匹配图像的特征并构成待匹配特征向量,对其维度进行降维;向量匹配:分割降维后的待匹配特征向量,找出待匹配特征向量与乘积量化器、向量量化器的聚类中心距离靠前的多个聚类中心,根据检索树和哈希表找到多个聚类中心所对应的图片并构成候选集,采用浮点向量计算候选集中与待匹配特征向量的距离最近的图片;其速度快且精度高。 | ||
搜索关键词: | 一种 图像 特征 匹配 方法 | ||
【主权项】:
一种图像特征点匹配方法,其特征在于,包括以下步骤,入库图片特征点提取:提取入库图像的特征并构成入库特征向量,对其维度进行降维;向量入库:分割降维后的入库特征向量,并对分割后的每部分先做乘积量化再做向量量化,构成乘积量化器、向量量化器,并建立检索树和哈希表;待匹配图片特征点提取:提取待匹配图像的特征并构成待匹配特征向量,对其维度进行降维;向量匹配:分割降维后的待匹配特征向量,找出待匹配特征向量与乘积量化器、向量量化器的聚类中心距离靠前的多个聚类中心,根据检索树和哈希表找到多个聚类中心所对应的图片并构成候选集,采用浮点向量计算候选集中与待匹配特征向量的距离最近的图片。
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